潘和平， 余林林， 蘇 振

(1.安徽建筑大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院 安徽 合肥 230000；2.英國伯明翰大學(xué)計算機與科學(xué)學(xué)院 英國 伯明翰 B15 2TT)

0 引言與文獻綜述

十九大報告提出“房子是用來住的、不是用來炒的”,因此，穩(wěn)定房地產(chǎn)市場，保障居民住房需求成為重中之重。房地產(chǎn)項目的土地固定性特征決定了房地產(chǎn)市場的發(fā)展具有明顯的地域性特征。區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展與區(qū)域內(nèi)的投資和消費需求，與房地產(chǎn)市場的發(fā)展有著密切聯(lián)系?；谌珖秶鷣砜?，安徽省位于中東部地區(qū)，其獨特的地理位置與經(jīng)濟發(fā)展水平促使該地區(qū)房地產(chǎn)市場區(qū)別于東部沿海與西部地區(qū)。隨著安徽省2010年加入長三角一體化，積極參加長江經(jīng)濟帶建設(shè)，加快改造和提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，近年來，全省經(jīng)濟發(fā)展迅速，各城市發(fā)展均處于全國中上游水平。在此背景下，安徽省房地產(chǎn)開發(fā)和建設(shè)規(guī)模不斷擴大，解決居民的住房問題，同時穩(wěn)定房屋價格，成為社會各界關(guān)注重點問題之一。因此，探究安徽省商品房住宅價格影響因素顯得尤為重要。

國內(nèi)外諸多學(xué)者對商品房住宅價格影響因素都進行過研究。國外學(xué)者的研究主要集中在居民收入、經(jīng)濟政策、人口數(shù)量等方面。Miller(2006)通過對美國 277 個大都市數(shù)據(jù)進行研究，提出居民收入與房地產(chǎn)價格預(yù)期對房屋價格影響較大的結(jié)論[1]。Dean M Hanink等(2012)研究我國人口數(shù)據(jù)，認為人口遷入量對我國的房價和租金也具有一定影響[2]。國內(nèi)學(xué)者對房地產(chǎn)價格影響的研究主要集中在土地供給、國民經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面。高波(2003)利用 1999—2002 年我國房地產(chǎn)價格指數(shù)和土地交易價格指數(shù)進行實證分析，發(fā)現(xiàn)在短期內(nèi)地價格和房地產(chǎn)價格之間存在相互影響[3]。湯文彬(2016)運用面板回歸模型和脈沖響應(yīng)函數(shù)進行分析，提出房價與施工面積、人口數(shù)量正相關(guān)，房價與銷售面積負相關(guān)的結(jié)論[4]。王盛等(2017)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與人口結(jié)構(gòu)進行研究，認為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)直接影響房價，人口因素間接影響房價[5]。孫鈺(2017)利用改進熵權(quán)和灰色關(guān)聯(lián)分析法，發(fā)現(xiàn)居民購買力水平和地區(qū)經(jīng)濟水平對房地產(chǎn)價格的影響較為顯著[6]。

綜上，學(xué)者們對房地產(chǎn)價格影響因素的研究，大多采用定量實證研究，但定量分析多用于橫向比較來研究區(qū)域間房地產(chǎn)價格差異的原因，對某一特定區(qū)域的縱向?qū)嵶C研究較少。由于房地產(chǎn)具有一定的固定性與地域性，運用全國數(shù)據(jù)進行研究具有一定局限性。因此，本文針對安徽省商品房住宅價格，采用灰色關(guān)聯(lián)度模型進行縱向?qū)嵶C研究，并根據(jù)研究結(jié)果，為維護住宅市場平穩(wěn)運行提出相應(yīng)建議。

1 安徽省商品房住宅現(xiàn)狀分析

近十年來，安徽省各城市積極承接沿海地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移項目，加速融入長三角建設(shè)，吸引了部分外出務(wù)工人口回鄉(xiāng)就業(yè)。自2013年開始，安徽省出現(xiàn)人口回流現(xiàn)象，至2019年，安徽省人口已經(jīng)連續(xù)6年回流。伴隨著人口的自然增長以及人口回流現(xiàn)象，安徽省常住人口從2010年的5975萬人大幅提升至2020年的6105萬人，人口的大幅度增長帶來巨大的住房市場。同時隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展，城鎮(zhèn)居民的人均可支配收入從2010年15788元增長至2020年39442元，增幅遠超一倍。自2010年起，安徽省房地產(chǎn)市場開始收到各方注入的大量資金。2010—2020年期間，住宅房地產(chǎn)開發(fā)投資額從1595億萬元增至5636億元，房地產(chǎn)投資與開發(fā)規(guī)模不斷擴大；安徽省商品房住宅均價從3907元/m2增至7360元/m2，雖與一線城市房屋價格不可比，但已經(jīng)與安徽省經(jīng)濟發(fā)展速度出現(xiàn)不匹配的現(xiàn)象。安徽省商品房住宅現(xiàn)狀分析如圖1所示。

圖1 安徽省商品房住宅現(xiàn)狀分析圖

2 灰色關(guān)聯(lián)度模型

灰色關(guān)聯(lián)分析是灰色系統(tǒng)理論中十分活躍的一個分支[7]?；疑P(guān)聯(lián)系統(tǒng)以各因素的樣本數(shù)據(jù)為依據(jù)，用灰色關(guān)聯(lián)度來描述因素間關(guān)系的強弱、大小和次序。此方法的優(yōu)點在于思路明晰，可以減少由于信息缺少所帶來的不便，進而判斷引發(fā)系統(tǒng)變化的主要因素和次要因素[8]。

灰色關(guān)聯(lián)度的主要步驟如下。

2.1 確定參考序列和比較序列

反應(yīng)系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)特征的數(shù)據(jù)序列我們稱之為參考序列，設(shè)系統(tǒng)行為的參考序列為X0(k)，影響系統(tǒng)行為因素的數(shù)據(jù)序列我們稱之為比較序列，設(shè)其為Xi(k)，其中i=1,2,…,n,k=1,2,3,…m[9]。

2.2 無量化處理

通常情況下，系統(tǒng)中各單位量級往往不一致，無法直接進行比較，需采用無量綱化處理。

2.3 計算關(guān)聯(lián)度

對于一個參考序列X0(k)，有若干比較序列Xi(k)，各比較數(shù)列與參考數(shù)列在各個時段的關(guān)聯(lián)度可以由如公式(1)進行計算。

(1)

(2)

3 安徽省商品房住宅價格影響因素的灰色關(guān)聯(lián)度分析

3.1 指標選取

商品房住宅價格的影響因素涉及到多個方面，本文擬將安徽省商品房住宅價格均價作為被解釋變量，從需求因素、供給因素、經(jīng)濟因素來共同探討影響住宅價格變動的主要影響因素[10]。

3.1.1 供給因素

供給方面的影響因素有很多，下文主要從住宅房屋的竣工面積、住宅房地產(chǎn)的開發(fā)投資額和土地成交價格這3個因素來共同探討。

(1)住宅房屋竣工面積

這一因素的增減直接影響到了房屋價格的走向。房地產(chǎn)竣工面積的增長會增加房屋的銷售數(shù)量，供給增加，從而導(dǎo)致房屋銷售價格的下降。反之，竣工面積減少，銷售房屋的供給減少，則房屋的銷售價格則會上漲。若其本身房屋空置率較高，則竣工面積的增減對房屋銷售價格的影響不大。

(2)房地產(chǎn)開發(fā)的投資額

這一因素的增長會推動房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)的擴張，增加房屋的銷售面積，從而緩解房地產(chǎn)行業(yè)的緊張需求，促使房屋價格的降低。但若房地產(chǎn)行業(yè)增加的投資額用于項目的品質(zhì)提升，則起不到降低房屋價格的效果。

(3)土地成交價款

土地成交價款對房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)的建設(shè)成本具有一定影響。若年度土地成交價款較高，開發(fā)商相應(yīng)開發(fā)成本隨之提高，對商品房價格有直接影響。

3.1.2 需求因素

需求因素是影響房屋價格的重要因素之一，人們有了固定的收入之后，就會對住房產(chǎn)生需求，需求因素主要由人口常住數(shù)量、人均可支配收入、消費者心理預(yù)期共同組成。

(1)人口數(shù)量

人口數(shù)量對房地產(chǎn)市場的需求總量會產(chǎn)生極大影響，從而影響著房屋價格的漲跌以及漲跌幅度，通常采用常住人口數(shù)量這一因素來進行分析。

(2)人均可支配收入

收入是居民生活的保障，是居民消費的前提，人們的收入水平限制了人們的購房欲望和購房能力，從而進一步影響房屋價格的變動。

(3)消費者心理預(yù)期

人們對未來的房屋價格的預(yù)期在人們購買房屋時起著重大影響作用。不同的主體對我國房地產(chǎn)的認知程度也不同，預(yù)期差異也不同，但大多數(shù)消費者都是通過住宅價格的波動趨勢來預(yù)估未來房屋價格的變化。部分選取數(shù)據(jù)時采用滯后兩期的情形下，消費者對房屋價格增長率的估計，用Et+1表示為

(3)

實證測算中，pt選取當前年度商品房平均價格，pt-1為相應(yīng)前一年度商品房住宅平均價格，pt-2為相應(yīng)前兩年度住宅平均價格。

3.1.3 經(jīng)濟因素

經(jīng)濟是我國基礎(chǔ)建設(shè)發(fā)展的保證，房地產(chǎn)的開發(fā)與建設(shè)與我國宏觀經(jīng)濟的狀況密切相關(guān)，通常采用人均GDP、人民幣貸款利率來分析經(jīng)濟因素對房屋價格的影響。

(1)人均GDP

人均GDP是衡量一個國家或地區(qū)宏觀經(jīng)濟運行的重要指標。伴隨居民生活條件的改善，在解決對生活必需品的需求之后，居民其他需求會相應(yīng)增加，這直接影響著房屋價格的變動[11]。

(2)人民幣貸款利率

人民幣貸款利率是指銀行等金融機構(gòu)向貸款人發(fā)放貸款收取的利息。人民幣貸款利率的變動直接影響著開發(fā)商開發(fā)房地產(chǎn)項目的成本和人們購買住宅房屋所需支付的總金額。

3.2 實證分析

根據(jù)前文分析，將安徽省商品房住宅平均價格作為參考序列，記為X0；比較序列為：城鎮(zhèn)居民可支配收入、常住人口數(shù)量、住宅房屋竣工面積、土地成交價款、住宅房地產(chǎn)開發(fā)投資額、消費者心理預(yù)期、人民幣貸款年利率、人均GDP，分別記X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8。數(shù)據(jù)來源于《安徽省統(tǒng)計年鑒》和中國人民銀行網(wǎng)站，采取的時間序列為2010—2019年，原始數(shù)據(jù)見表1。

表1 2010—2019安徽省住宅房地產(chǎn)影響因素原始數(shù)據(jù)

續(xù)表1 2010—2019安徽省住宅房地產(chǎn)影響因素原始數(shù)據(jù)

本文采用均值法對原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，結(jié)果如表2所示。

根據(jù)公式(1)計算關(guān)聯(lián)度系數(shù)，見表3。表3中Δi(k)=|x0(k)-xi(k)|(i=1,2,3,…10,k=1,2,3,…8) ,再運用Excel表計算得出兩級最小差(3)和最大差(4)為

(4)

(5)

關(guān)聯(lián)度排序如表4所示。

表2 2010—2019安徽省住宅房地產(chǎn)影響因素?zé)o量綱化數(shù)據(jù)

表3 灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)表

表4 灰色關(guān)聯(lián)度計算系數(shù)

3.3 結(jié)果分析

根據(jù)上文實證結(jié)果，各因素關(guān)聯(lián)度系數(shù)均大于0.5，表明各因素對安徽省商品房住宅價格都存在一定的影響。

人均GDP和城鎮(zhèn)居民可支配收入的關(guān)聯(lián)度系數(shù)均大于0.9，關(guān)聯(lián)度排序分別為第一、第二，表明經(jīng)濟環(huán)境對房屋價格波動影響顯著。隨著安徽省十二五、十三五建設(shè)有序推進，安徽省政府進行招商引資，加入長三角進行大規(guī)模合作建設(shè)，推動安徽省經(jīng)濟在2010—2020年迅猛發(fā)展，人均GDP和可支配收入得到大幅提高。城鎮(zhèn)居民在滿足基本的生活需求之后，開始注重居住環(huán)境的品質(zhì)，并且對周圍配套的環(huán)境設(shè)施交通等都有新的訴求和期待。越來越多的人選擇在自己的工作所在地購置房產(chǎn)，商品房住宅的需求大大增加，對商品房住宅價格的波動具有顯著影響。

常住人口數(shù)量、住宅房屋竣工面積、住宅房地產(chǎn)開發(fā)投資額的關(guān)聯(lián)系數(shù)均大于0.8小于0.89，關(guān)聯(lián)度排序分別為第三、第四、第五，證明其對房地產(chǎn)價格的變動有較大影響。安徽省近10年來增長了200萬余人口，城鎮(zhèn)化進程加快更加推動了人口轉(zhuǎn)移，城鎮(zhèn)人口數(shù)量穩(wěn)步提升，造成商品房需求量大大增加，房地產(chǎn)市場的日益活躍，推動了商品房住宅價格的穩(wěn)步上漲。同時隨著安徽省十三五的建設(shè)，安徽省大力發(fā)展房地產(chǎn)事業(yè)，房地產(chǎn)開發(fā)投資額和房地產(chǎn)竣工面積都呈現(xiàn)穩(wěn)步持續(xù)增長，對安徽省居民的住宅安全起保障作用，一定程度上緩解了購房熱的潮流，對商品房價格具有較大幅度影響。

消費者心理預(yù)期、土地成交價款、人民幣貸款利率三者關(guān)聯(lián)系數(shù)均大于0.7小于0.8，關(guān)聯(lián)度排序分別為第六、第七、第八，表明這3個因素對商品房價格存在一定影響。房屋價格的變動趨勢影響著消費者心理預(yù)期和購買欲望，若價格不斷上漲，會在一定程度上刺激消費者的購房欲望，提高社會整體購房需求，進而推動商品房住宅價格的進一步增長，消費者心理預(yù)期與商品房住宅價格關(guān)系密切。近年來，土地成本的增加促使開發(fā)商建設(shè)成本提高，開發(fā)商往往會把成本增長帶來的壓力和損失變相轉(zhuǎn)移到房屋價格上，導(dǎo)致商品房價格變動。2015—2020年，人民幣貸款利率有一定下降趨勢，這一方面減少了房地產(chǎn)企業(yè)的開發(fā)成本，促使房屋價格有所下跌；另一方面減輕了人們的購房負擔，刺激人們的購房需求，對房屋價格上漲起到一定推動作用。人民幣貸款利率從供給和需求兩方面共同影響到住宅房屋價格的變動。

4 建議

基于上文實證分析，安徽省政府應(yīng)在“住房不炒”的總基調(diào)下，采取相關(guān)措施，保障房地產(chǎn)市場健康平穩(wěn)運營。

(1)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，發(fā)展實體經(jīng)濟

實證表明，居民收入水平與房屋價格息息相關(guān)。安徽省要積極轉(zhuǎn)變產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，大力發(fā)展實體經(jīng)濟，降低房地產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟中的比重。鼓勵中小企業(yè)參與實體經(jīng)濟建設(shè)，創(chuàng)造多元化發(fā)展環(huán)境，提高居民收入水平。同時政府應(yīng)給予一定的政策傾斜，制定相應(yīng)的貼息政策，對實體企業(yè)進行一定的稅收減免，減輕運營負擔。在十四五發(fā)展期間，以“新基建”為導(dǎo)向，加強數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟有效融合，積極利用合肥“科教名城”優(yōu)勢，用科技和智能化推動全省經(jīng)濟發(fā)展，為房地產(chǎn)發(fā)展創(chuàng)造良好環(huán)境。在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略指導(dǎo)下，穩(wěn)扎穩(wěn)打地推進新農(nóng)村建設(shè)，改善農(nóng)村住宅環(huán)境，推動農(nóng)村旅游住宅等產(chǎn)業(yè)發(fā)展，緩解城市住房需求過熱問題，穩(wěn)定城市房屋價格。

(2)加強保障性住房建設(shè)，引導(dǎo)消費者對房價合理預(yù)期

針對上述實證結(jié)果，政府有必要推進保障性住房，有計劃地增加房屋供給量，緩解人民的住房需求，遏制安徽省住宅商品房屋價格的惡性增長勢頭。同時注意審查申請保障性住房人員的資格，切實將保障性住房提供給剛性住宅需求人員，營造良好的城市氛圍。根據(jù)人口遷移的趨勢，建立住宅需求預(yù)測系統(tǒng)，判斷地方房屋未來需求量，制定出一定的供房機制。不斷完善房地產(chǎn)市場基礎(chǔ)信息的發(fā)布機制，倡導(dǎo)群眾樹立“先租后買，先小后大”的消費模式，避免因群眾盲目從眾，造成房地產(chǎn)行業(yè)虛假泡沫，引起住房價格飆升。

(3)實施差別化利率，推動房地產(chǎn)稅制改革

人民幣貸款利率一定程度上影響商品房住宅價格，國家的宏觀經(jīng)濟政策更是與房屋價格變動有重大聯(lián)系。房地產(chǎn)業(yè)是資金密集型產(chǎn)業(yè)，房地產(chǎn)開發(fā)建設(shè)與消費者購房都需要從銀行借貸資金。政府應(yīng)根據(jù)消費者名下房產(chǎn)數(shù)量，制定差別化利率，對于剛需性購買住宅房屋的消費者，應(yīng)降低利率，并給予一定的貼息政策；對于購房較多的消費者而言，實行較高利率。保障剛需性住房，同時抑制炒房行為，抑制房屋價格的快速增長[12]。針對房地產(chǎn)稅在流通領(lǐng)域做出改革，根據(jù)購房者的登記信息，調(diào)整購房稅收；若購房者名下無房產(chǎn)或為剛需性購房，政府應(yīng)對其購房所產(chǎn)生的稅收進行一定的減免或者給予一定的補貼；若消費者手下已有兩套及以上房屋，則對其購房應(yīng)采取限購或者征收重稅。在房地產(chǎn)二級交易市場中，應(yīng)謹慎選取稅收優(yōu)惠政策，必要時可以取消優(yōu)惠政策[13]。對居民的自主用房不征收任何稅率，對其經(jīng)營性房產(chǎn)征稅，并將該部分的房地產(chǎn)稅用于建設(shè)廉租房、保障房的保障住房體系中，調(diào)節(jié)不同收入階層之間的財富差距，緩解社會日益加劇的貧富矛盾等社會矛盾。

5 結(jié)語

安徽省房地產(chǎn)業(yè)正處于初步發(fā)展階段，在追求平穩(wěn)運行的過程中避免不了存在一些問題。文章對安徽省房地產(chǎn)發(fā)展現(xiàn)狀以及商品房住宅價格影響因素做出了一定的分析。未來，安徽省政府仍應(yīng)加強對房地產(chǎn)行業(yè)的宏觀調(diào)控，助力房地產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展，保障居民基本住房需求。